blog画像が表示されないページは、元画像を間違えて削除してしまっているためです。データが残っていないので、想像力で補ってください。(2)だらだらと、深層学習の活性化関数について調べるコーナー、2回目。documentationOpenCVに?知らなかったけど、OpenCVにもMLというクラスなのかな、そこにニューラルネットワークが実装されているそうだ。Layer」なのかもしれない。Learningでよいのだろう。CvANN_MLP::createに活性化関数を引数で選択できるようで、IDENTITY、SIGMOID_SYM、GAUSSIANのいずれかとのこと。IDENTITYは「恒等関数」で、y=xみたいな式だ。これは『深層学習』では「線形写像」とか「恒等写像」などと呼ばれている。記憶にはないけど、回帰問題のためのネットワークで使うらしい。SIGMOID_SYMはおなじみのシグモイド関数だろう。「_SYM」は、対称性を意味している。図を見ると、原点に対して点対称なのだな。0.5)が点対称の中心になっている。対称性が何か意味を持っているのだろうか?GAUSSIANはガウス関数。「完全にはサポートされていない」と一言書かれているだけだ。計算を単純にするだけだと思ったのだけど「完全には」というのはなんだろう。OpenCVで活性化関数?というので注目したのだけど、深層学習の1つ前の世代で行われていたニューラルネットワークのような感触だ。したら、活性化関数の選び方も、以前と最近で変わってきている、ということがあるかもしれない。